数据预处理,数据建模常用的方法和模型

python数据预处理的方法 2023-12-28 21:53 806 墨鱼

python数据预处理的方法

数据预处理,数据建模常用的方法和模型

数据预处理,数据建模常用的方法和模型

1.概述在工程实践中，我们获取的数据会包含缺失值、重复值等，在使用前需要对数据进行预处理。数据预处理没有标准流程，并且通常针对不同的任务和不同的数据集属性而有所不同。数值数据预处理：转换非数值类型字段。在左侧组件列表的搜索框中，搜索SQL脚本并找到SQL脚本组件。将SQLscript组件拖入右侧画布中，画布中将自动生成名为SQLScript-1的工作流节点。经过

＋﹏＋数据缩减：降维数据维数增加：多项式特征数据预处理一般步骤：1.数据清理：处理缺失值、识别、错误分类检测、处理异常值标志变量？将分类变量（非数值）转换为数值变量并绑定数值变量。数据预处理是指在主处理之前对数据进行一些处理。数据预处理的主要过程包括数据提取（Extraction）、数据转换（Transformation）和数据加载（Loading），也称为ETL。这个过程是消极的。

无量纲化的数据预处理方法可以让特征从绝对数值比较到相对数值比较具有相同的权重，不再受维度的影响，从而提高模型的准确性和稳定性，加速收敛。无量纲数据预处理没有标准流程，并且根据任务和数据集的属性而有所不同。本书将介绍数据审查、筛选、独特属性去除、缺失值处理、异常值搜索与处理、数据标准化与正则化等内容。

ˋ▽ˊ 1.数据清理数据清理是数据预处理中最基本的步骤，主要去除原始数据中的错误、删除、重复和不一致的情况。常用的数据清理技术包括：1.异常值处理：排除明显不符合正常情况的数据。数据预处理是指在进行数据分析和建模之前对原始数据进行清理、转换、整合和缩减的过程。数据预处理的目的是提高数据质量，使数据更适合分析和构建。

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